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381.
针对油料供应站的选址决策问题,提出了一种基于二元语义群决策的选址方法。构建了油料供应站选址指标体系,在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义群决策的油料供应站选址步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的油料供应站评价值。并通过实例说明了该选址方法的有效性。 相似文献
382.
进行了C/SiC复合材料残余应力的小孔法表征.基于现有小孔法的不足以及材料的较好电导率,提出了电火花打孔法的残余应力测量方法,建立了相应的残余应力测量流程.进行了不同平整表面样品的残余应力测量.结果表明电火花打孔法具有较好的区分性,也表明C/SiC复合材料具有较小的本征残余应力和机加工应力,这说明:C/SiC复合材料作为反射镜材料具有很好的面形稳定性的优势. 相似文献
383.
重点介绍了永磁交流伺服系统的控制策略,位置检测和辨识、主电路和驱动技术等关键技术.在研究了其物理方程、转矩方程和等效电路的基础上,提出了永磁同步电机的数学模型.叙述了矢量控制的原理,构建了永磁同步电机交流伺服系统,并对上述电机模型,矢量控制方法及相关硬件设计进行了研究. 相似文献
384.
从火控总体的角度总结了国内外坦克装甲车辆火控观察瞄统的发展过程、现状,分析了观察瞄统的发展特点.对新近发展起来的顶置遥控武器站进行了初步研究,对其应配属的观瞄系统形式进行了探讨.在对未来装备需求和技术发展深入分析的基础上,提出了坦克装甲车辆火控观瞄系统未来的发展方向和需要重点突破和解决的关键技术. 相似文献
385.
大型船舶空气尾流场对海上飞机安全降落有重要的影响,因此对其进行有效防治技术研究在保障飞机安全、大型船舶海上活动等方面有重要意义。采用计算流体力学方法开展大型船舶空气尾流场特性及其防治技术的数值模拟研究,以带有Spalart-Allmaras湍流模型的Reynolds平均Navier-Stokes方程构建模拟平台开展数值模拟,得到大型船舶空气尾流场规律特性。在此基础上,提出主动补气防治新技术,分别阐述其理论基础、核心方法和技术方案;根据主动补气防治技术思想和理论,进一步开展数值模拟验证研究。结果表明,该技术能显著改善空气尾流场的流场品质,使流场趋于平稳均匀,减小对飞机海上降落的影响。该技术进一步完善了可实现工程应用,并保证飞机海上降落安全,有巨大的应用潜力。 相似文献
386.
387.
自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。 相似文献
388.
低频工作状态的声纳波束指向性模糊、噪声干扰背景强,致使探测中空间分辨力差、弱目标易被噪声掩盖。因此,针对突破瑞利限、抑制干扰的需求,运用对空间指向更敏感的方位检测来解决该问题。理论推导了任意阵型下窄带信号的方位概率密度函数,数值分析了均匀线列阵方位检测的虚警概率和检测概率。海上试验数据的实际运用结果表明:该检测方法具备波束超分辨能力、对低频高噪声抑制效果明显,有利于发现低频弱目标,具有较高的实用价值。 相似文献
389.
规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。 相似文献
390.
面向下一代舰船电力推进装置的分布式冷却需求,针对复杂情况下系统自重构与自愈控制问题,提出以某型中央冷却系统为控制对象的多智能体自治控制体系。设计各类智能体的个体结构和多智能体的分布式结构,采用智能体联盟和熟人机制对合同网协作模型进行改进,并优化自动任务分配和故障恢复过程中的多智能体协作流程。在此基础上,设计中央冷却系统原理性装置,建立以多智能体控制系统为核心的自治控制试验研究平台,对控制系统效能进行分析验证。试验结果表明:所设计的多智能体自治控制体系能够自主地完成系统动态重构和故障恢复控制,使电力推进装置中央冷却系统具备自重构和自愈的能力。 相似文献